油浸式电静液作动器电机-泵动态累积热耦合建模与瞬态温升特性研究

摘要：电静液作动器凭借高功重比、高紧凑性及高能源效率等优势，已成为航空航天、工程机械、海洋工程等高端装备领域的核心执行部件。然而，其高度集成化的结构特征使得多源热量在有限空间内高度叠加，温升问题已成为制约系统性能提升与寿命延长的核心瓶颈。热仿真技术是精准分析EHA热特性、突破热瓶颈的关键手段。本文从EHA运行特性出发，系统阐释了电机、液压泵、作动筒和蓄能器等关键子部件的损耗产热机理，明确了电机为最大热源（占系统总损耗77%以上）、液压泵为第二大热源（约占16%）的格局，并厘清了系统整体的传热路径与闭环换热规律。在此基础上，全面综述了功率损失法、控制容积法、集总参数法、计算流体动力学方法等经典热仿真技术，以及神经网络和数字孪生等新兴大模型方法的研究进展与应用适配性。进而深入剖析了当前EHA热仿真技术面临的四大核心挑战：系统泄漏的非预测性、物性参数的非线性、实际结构建模的简化偏差以及多物理场耦合仿真的精度与实时性难以兼顾。研究结果表明，神经网络和数字孪生等数据驱动的大模型技术为EHA热仿真提供了突破传统瓶颈的新范式，是推动热仿真技术从经验化设计向数据驱动、虚实融合的智能化升级的核心方向。

关键词：电静液作动器；产热机理；热仿真技术；热管理；数字孪生；多物理场耦合

引言

随着全球制造业向高端化、电气化深度转型，我国“双碳”战略目标及《“十四五”高端装备制造业发展规划》明确提出，需要突破航空航天、新能源智能汽车、工业机器人等领域的核心执行部件技术瓶颈。这类高端装备对驱动系统的高功重比、低能耗、紧凑化等性能指标的需求日益迫切。

电静液作动器（Electro-Hydrostatic Actuator, EHA）作为集成电机、液压泵与作动筒的一体化执行单元，凭借其高功重比、高紧凑性及高能源效率等优势，能够较好满足高端装备对核心驱动系统的技术需求，逐步成为各高端领域驱动单元的核心研究热点。EHA作为功率电传（Power-By-Wire, PBW）系统中的核心实现部件，在航空领域的大功率作动需求中占据主导地位。在工程实践中，空客A380选用EHA作为主舵面的备份作动装置，波音787则将EHA集成应用于高升力系统与扰流板控制中，这一技术应用不仅使液压管路布设大幅减少，还达到了整机减重的显著效果。

然而，正是EHA的高度集成化设计特点使其面临严峻的发热问题。电机铜损、泵摩擦损耗、油路泄漏产热等多源热源在有限空间内相互叠加、相互干扰，使系统油温快速升高，容易出现热量局部堆积，引发油液黏度下降、密封性能衰退，甚至引发电机烧毁、泵体磨损等故障。与此同时，温度对EHA系统的影响并非仅限于高温工况——低温环境下液压油的运动黏度显著增大，会对执行单元的冷态启动造成明显影响；而温压耦合工况下，油液黏度主要依赖温度变化，且低温条件下压力对黏度的影响更为显著。因此，EHA的热特性已成为当前亟待深入研究的重要方向。

热仿真技术是精准分析EHA热特性、突破热管理瓶颈的核心手段。近年来，国内外学者围绕EHA的热特性分析开展了大量研究工作，形成了从系统级快速估算到部件级精细化分析的完整技术体系。然而，现有的热仿真方法在泄漏动态表征、物性参数非线性耦合、结构建模简化以及多物理场耦合等方面仍面临诸多挑战。本文旨在系统梳理EHA产热机理与热仿真技术的研究现状，深入分析当前面临的核心难题，并结合新兴技术发展趋势展望未来方向，以期为EHA热管理研究提供理论基础与技术参考。

第一章 EHA运行特性及产热机理

1.1 EHA基本组成与工作原理

EHA的组成包括三大功能模块：核心动力模块、液压执行模块以及控制与辅助模块。核心动力模块包括电机与液压泵，在EHA中，电机的主要功能是将电能转换为机械能，驱动泵正反转运动。永磁同步电机因具有结构紧凑、效率高、控制精度高及动态响应快等优点，与EHA的应用需求高度匹配，因而被广泛采用。液压泵是将机械能转化为液压能的能量转换装置，EHA系统中一般采用轴向柱塞液压泵，因其结构紧凑、径向尺寸小、转动惯量小、转速高、配合精度高、密封性好、工作压力高等特性而成为首选。

液压执行模块的核心部件为作动筒，其功能是将系统输出的液压能转化为机械能，依据控制信号驱动作动部件完成预期的直线或特定运动，以保证EHA系统的高精度作动。控制与辅助模块包括蓄能器、阀组、传感器与控制器以及闭式回路。其中，蓄能器主要用于缓冲峰值流量、稳定系统压力、补偿泄漏以保障静态保位精度，还可辅助回收再生能量；阀组用于调控液压油的流向、压力与流量；传感器与控制器采集系统位移、压力、温度等关键数据并输出控制指令；闭式回路则实现液压油循环利用，减少泄漏损耗，保障系统稳定供液。四部分协同工作，支撑EHA精准、高效作动。

EHA的能量转换与闭环控制沿“电控-电机-液压-机械”路径完成：电控单元解析指令后，控制伺服电机运行；电机驱动液压泵并调节油液流量与流向；油液流经阀组后推动作动筒活塞运动；传感器实时反馈位置、压力等信号，电控单元基于采集信号实时调控电机和液压泵运行状态，保证运动精度，实现紧凑集成的“指令-动作-校正”闭环运行。

在系统进行能量转换与传递过程中，部分能量主要以热量耗散的形式损失，并引发系统温升、泄漏、油液性能劣化等问题。因此，对EHA开展温度特性研究是亟待解决的核心课题。

1.2 EHA传热理论基础

对液压系统进行热分析时，主要以热力学与工程传热学作为理论基础。热力学第一定律（能量守恒与转化定律）指出，能量既不会凭空产生，也不会凭空消失，只能从一种形式转化为另一种形式，总能量始终保持恒定。热力学第二定律（熵增定律）则表明，任何自然过程都会导致系统熵的增加。根据热量传递形式的不同，传热方式可分为热传导、热对流与热辐射三种。

热传导是固体部件内部热量传递的主要方式，其物理本质源于分子热运动的能量传递，遵循傅里叶定律。热对流是油液与固体部件、外部空气与壳体间进行热量传递的核心方式，其本质是流体宏观运动与分子热运动的共同作用，遵循牛顿冷却定律。在EHA中，热对流可分为自然对流换热（由流体内部温差产生的浮力驱动）与强迫对流换热（依靠外部机械力驱动流体运动）两种形式。热辐射则是高温部件通过电磁波传递热量的方式，其传递过程不依赖于物体间的直接接触。

1.3 核心部件产热机理

1.3.1 电机产热机理

电机是EHA中最大的热源，在全工况下损耗占比均超77%，其产热强度和稳定性直接决定EHA整体温度场的分布。在电机各类损耗中，电磁损耗是绝对主导项，占总损耗的80%以上。

铜损（绕组损耗） 是电磁损耗最主要的产热形式，也是定子绕组通入交变电流时导体电阻产生的焦耳热损耗。在额定负载工况下，铜损占电机总损耗的60%~70%，是引发系统温升的首要因素，其产热机理遵循焦耳定律，且与电流平方、电阻正相关。在EHA高负载连续运行的典型工况下，铜损的持续积累效应尤为突出，是热仿真与热设计中必须优先关注的产热项。

铁损是定子铁芯在交变磁场作用下磁畴转向与感应涡流产生的热损耗，集中于定子齿部与轭部，主要包括磁滞损耗、涡流损耗和剩余损耗，均与磁场频率、磁通密度相关。磁滞损耗源于铁磁材料在反复磁化过程中内部磁畴转向的滞后特性，其损耗大小与磁滞回线面积成正比。涡流损耗则是交变磁通在铁芯中感应出的涡电流所产生的焦耳热。相较而言，铁损占比虽低于铜损，但集中于定子齿部与轭部，易造成局部高温。

永磁体损耗占比较小，但局部高温可能导致永磁体不可逆退磁，对EHA的安全运行构成主要威胁。研究表明，永磁体具有负温度系数，在20~120℃温度范围内，气隙磁通密度可衰减约9.2%，径向力谐波降低约12.7%，从而改变磁动势分布，影响电机的电磁性能。这一特性使得永磁体退磁风险成为EHA热管理的重点关注对象。

机械损耗在高速工况下略有上升，但整体对系统温升影响远小于电磁损耗。针对干式电机，机械损耗通常包括风阻损耗和摩擦损耗两类。对于油浸式电机而言，传统干式电机的风阻损耗被油摩擦损耗替代，且在高速下，油摩擦损耗占比显著提升。油浸式电机泵（Oil-Immersed Motor Pump, OMP）虽然能够带走电机部分热量，但泵内泄漏油液进入电机引发的热耦合效应加剧了温度场的复杂性，传统静态热建模方法因忽略热传递时变特性与累积效应，难以准确预测温升趋势。

综合来看，铜损的主导作用贯穿于EHA全运行周期，是电机产热的核心来源。

1.3.2 液压泵产热机理

液压泵是EHA系统中的第二大核心热源，其满负荷运行时热量传递导致的能量损耗约占系统总损耗的16%。按热量生成的形式分类，泵的产热主要分为三类：容积损失产热、机械损失产热和油液压缩损失产热。

容积损失产热是指泵内高压油液途经密封副间隙发生泄漏过程中，油液克服间隙阻力做功并转化为热能所引起的能量损失。轴向柱塞泵中主要由柱塞副、滑靴副、配流副三大摩擦副组成，各自具有不同的泄漏产热特性。（1）柱塞副泄漏：柱塞与缸体柱塞孔以微小间隙配合，高压油液通过环形间隙从高压腔向低压腔发生内泄漏，在此过程中压力能转化为热能，同时降低容积效率。（2）滑靴副泄漏：滑靴依靠油膜支撑于斜盘上，高压油液经滑靴中心孔流入油膜间隙，随后从滑靴边缘泄漏至低压腔，压力能在此过程中转化为热能。（3）配流副泄漏：缸体旋转过程中缸体与配流盘间形成油膜，高压腔内油液经该油膜泄漏至低压腔所产生的能量损失。因配流盘封油带面积较大，配流盘的泄漏量在三大摩擦副中最大。

机械摩擦损失产热源于泵内运动副的摩擦作用，主要包括黏性摩擦损失和搅油损失两类。（1）黏性摩擦损失是配流副缸体旋转时油膜产生黏性剪切力，摩擦力矩做功转化为热能，与转速平方、油液黏度正相关。（2）搅油损失是高速工况下泵的主导热源，源于泵内旋转部件搅动壳体内封闭油液产生的能量损失，主要包括缸体旋转引起的油液搅动损失以及柱塞与滑靴随缸体转动所产生的油液搅动损失。

油液压缩损失产热在高压工况下成为液压泵的主要热源。泵在升压过程中对油液做功，部分能量以压缩能的形式储存于油液，随后因油液的黏性耗散、压力波动及分子间摩擦转化为热能。在实际工程中，轴向柱塞泵在额定工况下机械效率通常不超过92%，剩余能量基本转化为热量。

1.3.3 作动筒与蓄能器产热机理

作动筒产热机理。在EHA中，作动筒及其附件的功率损耗占比不足6%，其热源主要分为三类。（1）密封副摩擦损耗产热：密封摩擦属于固体接触摩擦与油膜黏性摩擦共存的混合摩擦，密封件受压后与金属表面紧密贴合，固体粗糙面间的机械摩擦和接触界面油膜的黏性剪切共同构成摩擦损耗。（2）油液节流损失产热：当作动筒进油口、出油口及内部缓冲结构处的油液流经狭窄通道时，流速急剧增大，局部压降随之升高，部分压力能通过黏性耗散转化为热能。（3）内部黏性摩擦损耗产热：作动筒活塞往复运动过程中，油液分子间的黏性剪切作用导致能量耗散，但由于作动筒配合间隙更大、流速较低，黏性剪切强度远低于泵。此外，作动筒温升的另一个重要来源是液压油流动过程中工质自身携带的热量，通过油液循环热输入和固体接触热输入两个路径实现。

蓄能器产热机理。蓄能器在EHA中的核心功能为补油稳压、吸收液压脉动与应急供油，其热源主要分为三类。（1）油液充放的节流损失产热：这是蓄能器最主要的热源，源于油液进出蓄能器时的局部流动阻力，油液快速流经单向阀口、管路接口等狭窄通道时导致局部压降增大，部分压力能转化为热能。（2）油液黏性摩擦产热：油液在皮囊（或活塞）与壳体间的环形间隙内流动时，油液分子间的黏性剪切导致能量耗散。（3）气体压缩与膨胀的不可逆损失产热：仅存在于皮囊式或活塞式蓄能器中。蓄能器预充氮气后，补油时油液挤压皮囊使气体被压缩，系统压力降低时气体膨胀将油液推出。在实际准绝热过程中，部分能量因气体分子间摩擦和热传导滞后转化为热能。

1.4 系统整体传热规律

EHA主要通过热传导、热对流、热辐射三种换热方式实现元件之间、系统与外界环境之间的热传递。电机与泵作为核心热源，其产热总量占系统总损耗的90%以上，直接影响整个系统的温度场分布与热传递规律，而作动筒、蓄能器等次要热源仅通过辅助换热对局部热特性产生微弱影响，无法改变系统整体温升趋势。系统整体传热路径可归纳为以下四个层次：

（1）电机向外界与液压泵的散热路径。电机作为系统最大发热源，其产生的热量以电磁损耗为核心。一部分热量经自然对流与辐射换热直接向外界环境散发，另一部分经热传导传递至液压泵。对于油浸式电机，泄漏油液还将作为热耦合介质，在电机与泵之间形成动态热交互通道。

（2）液压泵的多路径散热。液压泵自身产热与接收自电机的传导热叠加后，一部分经自然对流与辐射换热直接向外界环境散逸，另一部分经内部热传导传递至油液。受热后的液压油沿回路流动，将热量输送至蓄能器、作动筒等液压元件。

（3）壳体的热汇集与再分配。壳体汇集电机、液压泵传递的热量后，一部分经自身表面的自然对流与辐射换热向外界环境散热，另一部分经热传导将热量传递至蓄能器、作动筒等部件。

（4）闭环热循环路径。蓄能器与作动筒分别接收来自壳体的传导热和油液的携带热，再经自然对流与辐射换热向外界环境散发。与此同时，二者所蓄热量随油液循环回流至液压泵与壳体，进而在系统内形成热量的闭环传递路径。这种闭环传热特性加剧了热量的内部累积，使EHA系统在持续运行状态下热量难以有效散发。

第二章 EHA温度场热仿真技术

当前EHA热仿真技术可划分为三大类：数值方法（含PLM、CVM、LPM）、有限元方法（以CFD为主）以及大模型方法（含NN、DT）。三类方法层层递进、各有侧重，共同构成了从系统级估算到部件级精细化分析的完整技术体系。

2.1 数值方法

2.1.1 功率损失法

功率损失法（Power Loss Method, PLM）是液压系统热特性建模中较早采用的方法之一。其核心思想是假设油液流过液压元件时产生的全部功率损失均转化为热量，且该热量被油液完全吸收，据此建立油液温度变化与功率损失的关联，实现系统温度的计算与分析。

在EHA热分析的早期研究中，PLM凭借其建模效率高的优势得到了广泛应用。白亮亮等人基于PLM对EHA进行了热分析，量化了各部件功率损耗，建立了热仿真输入模型，并分析了功率损失与热量生成之间的关系。吉林大学的王剑鹏等人采用PLM对50型轮式装载机液压系统开展了热平衡分析，通过对测试数据的分析明确了系统过热的原因，并重新设计了液压油散热器在回油路中的位置。在工程机械领域的拓展应用中，李永林等人利用PLM对液压系统各元件进行了热力特性分析，并以系统平衡温度仿真计算为依据对液压系统冷却装置进行了优化设计。

PLM的核心优势在于以功率损耗量化为核心，无需依赖精细的结构场模型，仅需结合经验损耗公式及液压、电控参数即可开展热分析。其建模效率高，能够在研发早期缺乏详细结构数据时快速实现系统级温升评估，大幅降低前期热设计的时间成本。但该方法的分析精度高度依赖经验公式的准确性与实验标定数据，且热源等效方式仅能估算系统整体或局部的平衡温度，在瞬态变工况条件下误差显著，因此仅适用于初步热设计阶段。

2.1.2 控制容积法

控制容积法（Control Volume Method, CVM）是一种基于能量守恒定律的建模方法。CVM将系统划分为多个独立的控制容积，对各容积建立热平衡方程，求解系统温度分布及其变化规律。该方法将连续的物理场离散为有限个控制容积，并假设各容积内温度均匀，热量和质量的交换通过容积边界实现。

在泵类部件研究中，刘明尧等人采用CVM将轴向柱塞泵划分成五个控制体，分析了各个控制体内温度变化，建立了微分方程组并获得了柱塞泵的温度仿真曲线。Hesheng T等人针对航空轴向柱塞泵滑靴副承载能力受热效应影响的问题，采用CVM推导了能量方程，利用LPM建立了热液压模型，计算了流体膜的温度变化。Zhang J等人则进一步分析了搅油损失对热液压模型的影响，采用CVM对EHA中的柱塞泵进行了传热分析，详细描述了搅油损失在柱塞泵内部形成的热流。

将研究视角拓展至EHA整体层面，QU S等人针对闭式EHA冷却需求难题，用CVM简化了传热过程并引入3个修正因子，可精准预测EHA热行为，为冷却设计提供了支撑。ANDERSSON J等人则利用CVM对定排量变转速EHA和定转速变排量EHA进行了不同工况条件下的热平衡分析。

CVM的主要优势在于能采用差异化控制容积尺度，在不过度简化复杂结构的前提下保留关键传热细节。然而，该方法也存在明显局限：网格质量对计算结果影响显著，边界条件处理难度大且依赖实验数据，瞬态多物理场耦合仿真计算成本偏高，主要适用于EHA稳态热特性分析、多部件耦合热仿真及散热结构优化等场景。

2.1.3 集总参数法

集总参数法（Lumped Parameter Method, LPM）又称结点法，其核心思路是将液压元件中的油液、壳体等视作具有集中参数的结点，建立描述各结点与周边环境及相邻结点间换热的方程，联立求解以得到系统中各元件、各部位温度随时间变化的情况。LPM以其高效的特性在EHA系统热分析领域得到了最为广泛的应用。

在电机部件方面，ABUBAKAR U等人针对高速永磁同步电机提出了电磁-LPM热网络双向耦合策略，通过有限次迭代考虑温度对电磁相关材料特性的影响，精准获取了稳态与瞬态过载条件下电机各部件的温度分布及温升规律。WANG H等人针对电动汽车混合热管冷却永磁同步电机，提出了基于等效热网络法的温度场计算方法，经验证误差≤5%，保证了高效精准计算。

在EHA整体层面，陈俊锋等人针对EHA温升导致的性能退化问题，分析了系统的传热路径，建立了含12节点的热网络模型，准确描述了系统热传递过程。LI K等人利用LPM构建了EHA液压系统热力学模型，将系统划分为多个温度节点并对每个节点建立热平衡方程以描述温度变化。大连理工大学的高春伦等人针对飞机EHA系统热量堆积问题，采用LPM结合一维流动模型建立了8节点热力学模型，仿真证明了LPM可快速准确预测温度。

在方法创新方面，LI K等人针对传统热液压模型忽略EHA系统油液宽温变影响的问题，采用LPM提出了新型热液压模型，在传统四节点模型基础上新增转换温度节点，引入精确泄漏模型和动态黏度模型。北航王少萍教授团队更是在此基础上取得了突破性进展，针对油浸式电静液作动器的热管理难题，提出了动态累积热耦合建模方法（Dynamic Thermal Coupling Model, DTM），通过解析油浸式电机-泵组件中内泄漏油液热传递机制与电机生热特性的交互作用，建立各单元包含动态热传递与热累积的耦合模型，全面揭示了机-电-液多物理场的动态热交互规律。实验对比结果表明，该模型在多种工况下的温度预测精度显著优于传统静态模型。该研究创新性地将泵内泄漏油作为电机-泵之间的热耦合介质，首次揭示了浸油式电机泵变工况运行时的热累积-耗散动态机制。

LPM本质上是将EHA系统离散为均匀温度热结点，根据热阻-热容网络与热平衡方程开展热仿真。该类方法的优势在于适配多物理场耦合、可灵活权衡精度与效率，建模高效、计算成本低且易与系统仿真平台集成。但其精度依赖结点划分与参数准确性，无法表现局部温度梯度，适用于EHA系统级热特性分析，而局部精细化分析则需要采用CFD方法。

2.2 有限元方法

计算流体动力学（Computational Fluid Dynamics, CFD）是有限元方法在EHA热仿真中的典型应用。CFD的核心是对目标液压元件或其组合结构进行网格划分，在设定边界条件与计算参数后通过仿真软件求解，从而获取液压元件内部流场的详细特性。

在电机热分析方面，LI Y等人采用动量守恒理论与CFD模拟，建立了黏性损失集总参数模型，有效解决了湍流状态下黏性损失参数难以确定的难题，精准计算了EHA电机黏性损失。XU J等人则将CFD技术应用于油泵中的湿式永磁同步电机，成功攻克了窄气隙内泰勒涡旋流与湍流涡旋流状态下油摩擦损失难以用解析法精准建模的问题。PARK M H采用CFD-FEM耦合方法构建了电液系统热模型，精准预测了电机内部温度，为EHA系统热特性优化提供了更可靠的技术支撑。

在液压元件热特性研究方面，潘社卫等人对滑靴副流场进行了有限元建模，针对油泵系统不同工况下的温度分布开展了CFD分析，获得了不同条件下的温度等值线图和黏度分布图。西南交通大学的刘晓红等人则聚焦液压滑阀，对其径向间隙温度场进行了CFD研究，结果表明滑阀温度场不仅与径向间隙大小相关，还受阀的工作压力、开口大小等多种因素影响。Yıldırım F E在2025年的最新研究中，针对高负载（22.5 kN）、长时间（20分钟）运行工况下EHA的热行为开展了系统性的计算传热模型研究，将电机和泵的损耗作为主要热源纳入模型，经实验验证取得了可接受的温度预测精度。

CFD方法的突出优势在于可清晰呈现元件内流场的速度分布与温度分布，具有较高的分析精度。对于电机与泵等主要产热部件，采用此方法可精准分析其产热特性及其对系统的热影响。但该方法针对复杂液压元件建模难度较大，仿真计算效率偏低，因而不适用于整个液压系统的热特性建模与仿真分析。此外，CFD-FEM耦合方法虽然能够提升模型精度，但通常仅限于稳态温度场分析，难以兼顾结构参数对温度分布的影响以及瞬态热分析的工程需求。

2.3 大模型方法

2.3.1 神经网络方法

神经网络（Neural Network, NN）是一种数据驱动的建模与仿真方法，其核心原理在于利用人工神经网络对任意非线性函数的强大逼近能力，通过采集目标系统的实测数据对网络进行训练，构建能够映射系统输入与输出关系的数学模型，进而用于系统特性的预测、控制或补偿。

在电机损耗计算方面，HE L基于Maxwell瞬态电磁仿真获取的样本数据，针对内置永磁同步电机具有2个隐藏层的特点，构建了反向传播神经网络预测模型，在电机转矩与损耗预测方面具有较高仿真精度。XU K进一步提出了粒子群优化-递归神经网络方法，将高次谐波、温度等多因素作为输入变量，利用粒子群算法优化循环神经网络权重矩阵，减小传统多项式拟合的偏差问题，实现了永磁同步电机在宽输入范围下高准确度的铁损计算与预测。

在EHA系统级层面，KNECHT S等人提出了一种融合代理模型与两步拓扑优化的新方法，利用代理模型大幅降低了基础EHA热仿真模型的计算成本。NIE S等人考虑EHA系统在实际工况下的动态热力学性能，提出了一种基于人工神经网络的新型实时修正热网络模型，研究表明采用人工神经网络对热网络模型进行实时修正可大幅提升系统温度波动特性的预测精度。

NN方法在EHA热特性问题上的潜力主要体现在以下方面：EHA的热特性受“油温-黏度-压力-流量”强耦合作用影响，传统机理模型难以完全描述，而NN可通过数据训练自动捕捉非线性映射关系，无需预设复杂物理公式。经充足数据训练与网络结构优化后，其预测精度显著优于传统简化机理模型。然而，该方法高度依赖训练数据的质量，需对数据进行严格清洗与预处理。

2.3.2 数字孪生方法

数字孪生（Digital Twin, DT）是一种采用数字模型与物理实体进行实时交互、动态映射，可对物理系统进行全生命周期管理的跨域融合技术。DT并非单一技术，而是整合物联网、仿真建模、大数据、人工智能等技术，基于“物理实体-数据链路-数字模型-应用服务”的闭环，实现对物理系统的监控、诊断、预测与优化。

在电机热管理领域，TORCHIO R设计了一种基于多物理场的高压电动汽车电机数字孪生体，结合边缘计算部署、模型降阶技术与数据驱动的人工智能增强策略，实现了对电机关键部件温度的实时精准监测与故障预测。DOS S J F则开发了一种融合工业物联网传感技术与热磁耦合有限元分析的感应电机DT监测系统，通过采集电机电流与温度数据并输入高保真虚拟模型，实现了电机运行状态的非侵入式全面分析与预测性维护支持。

在EHA应用方面，项浩圆针对EHA高集成度导致的热特性问题，借助DT技术分析了部件发热机理，搭建了仿真模型，研发了多模块DT系统，并经四工况实验验证了其准确性。RODRIGUEZ-AGUILAR R等人提出了一种基于DT与长短期记忆网络深度学习模型的故障诊断方案，结合云边协同的工业物联网架构，实现了对电静液作动器液压缸内泄漏的实时监测与分级诊断。

在热管理应用拓展方面，TORRALBA J P等人提出了多尺度、跨域DT框架，实现了从高保真CFD仿真到实时嵌入式模拟的无缝过渡，该框架可迁移至EHA热管理，支持设计阶段高精度仿真和运行阶段实时热监控的全生命周期管理。

DT技术为EHA热仿真提供了全新路径：通过实时采集温度传感器、红外热成像等数据，实现物理模型与虚拟孪生的热状态实时映射，可提前预警局部过热、热疲劳等故障。尽管当前DT在EHA热仿真领域仍处于技术探索阶段，但随着数据融合技术与实时仿真算力的不断突破，DT将推动EHA实现智能化热管理。

第三章 当前热仿真技术面临的核心挑战

3.1 系统泄漏的非预测性

EHA实际运行过程中，系统泄漏源具有隐蔽性与动态性。密封件磨损、装配间隙波动、工况应力变形等因素均可能引发泄漏，初始泄漏量难以依据预设参数精准表征。此外，泄漏形式复杂多变，既包含间隙泄漏、渗透泄漏等静态泄漏，也会随作动器运行速度、压力载荷变化出现动态泄漏，泄漏路径与流量无固定规律。

更为棘手的是，泄漏与热行为之间存在强耦合干扰。泄漏流体的对流换热会改变局部温度场分布，而温度升高则可能加剧密封老化，进而扩大泄漏量，形成恶性循环。FAN S等人以泄漏油作为电机与泵的热耦合项，构建了油浸式电机泵动态热耦合模型，但该模型未充分考虑密封件磨损的时变特性对泄漏热耦合的长期影响，且其在极端工况下的热响应预测精度有待提升。JIAO Zongxia等人采用类似研究思路建立了动态热耦合模型，但其未对泄漏油流动路径等散热结构进行优化设计，也未提出从根源上抑制系统油路泄漏的方案。

综合来看，传统模型多采用固定泄漏系数假设，难以覆盖泄漏过程中的随机波动，从而引起热量传递计算偏差。泄漏引发的额外散热路径易被忽略，致使仿真预测的温度峰值与热分布均匀性偏离实际工况。动态工况下泄漏量的突变难以提前预判，可能导致仿真结果出现突发性偏差，影响热仿真的准确性。

3.2 物性参数的非线性

EHA实际运行过程中，物性参数非线性现象会严重影响仿真对实际热特性的还原精度。这一问题主要体现在两个层面：

其一，液压油黏性的非线性。液压油黏性随温度与压力呈非线性变化，温度变化易引起黏度改变，进而造成流动状态非线性化。流体雷诺数的动态变化导致层流与湍流切换不定，局部流速与压力分布复杂多变，传统线性黏性假设的仿真模型难以精准捕捉这一动态过程。在低温工况下，液压油的运动黏度显著增大，对冷态启动造成明显影响；而在高温工况下，黏度下降会导致泄漏量增大、容积效率降低。HASSAN J M等人的实验进一步证实，液压油黏性主要依赖温度变化，且低温条件下压力对黏度的影响更为显著。

其二，电机电磁性能的非线性。电机运行过程中电磁性能同样呈非线性变化，冷却温度的波动进一步增强了这种非线性。电磁损耗与温度、电流等因素的非线性耦合使电机产热规律难以被准确建模。研究表明，永磁同步电机在更高温度下会导致更大的热损耗和更低的工作效率，需要通过更优的冷却管理来改善。上述两类物性参数非线性问题相互交织，导致热仿真中热量产生、传递与分布的计算易出现连锁偏差。

针对这一问题，已有学者尝试多种技术路径。LI D等人建立了考虑液压油物性温度依赖性的EHA热动力学模型，通过“温度-黏度-泄漏量”耦合分析有效降低了温度预测误差，但该方法仍无法完全消除温度预测偏差。黄昊等人提出了基于反向传播神经网络在线调节PI控制参数的温度补偿控制算法，为抑制温度对控制精度的干扰提供了新思路，但该算法对模型简化较多，尚未充分验证极端温变、动态负载下的性能及抗干扰能力。总体而言，现有各类方法仅适用于特定参数范围内的稳态特性分析，未能充分涵盖温度变化对液压油物性及系统参数的耦合影响，也缺乏对瞬态工况下系统性能演化规律的深入探讨。

 

3.3 实际热结构建模挑战

EHA实际结构十分复杂，其油路、阀门接口及电机和油泵内部结构都包含大量精细设计，而仿真时通常只能以简化形式构建系统模型，不可避免地会丢失诸多关键结构细节。同时，泵与阀组的高度集成化结构又会引入新的建模难题——集成化布局使各部件间的耦合关系更为复杂，模型构建难度显著增加。ZHAO J等人明确指出，EHA的单轴同轴电机与泵集成结构使组件间连接紧密、热环境复杂，在模型构建时难以准确捕捉各部件间的热交互与力学耦合关系。

针对这一难题，来雨辰等人在对EHA传动机构进行热分析建模时采用忽略电机和柱塞泵上复杂结构的简化方法来降低计算量，该方法虽可实现建模与仿真，但丢失了关键结构细节对热传递过程的影响。王旭东等人从结构优化角度入手，对EHA整体结构进行简化处理后建立了三维热特性分析模型，利用有限元仿真软件开展了稳态与瞬态热特性仿真，提出了增大接触面积、优化热传导路径的结构改进方案，使系统稳态最高温度与瞬态最高温度均大幅降低。王岩等人则提出了“三维+一维+三维”的热力学建模方法，揭示了EHA油液温升规律，弥补了传统建模在维度适配性上的缺陷。

综合来看，现有研究虽从不同角度尝试破解了EHA热仿真建模难题，但均存在各自局限，尚未形成能兼顾建模精度、计算效率与复杂工况适配性的完备方案，其核心建模难题仍未得到根本解决。

3.4 多物理场耦合仿真难题

EHA在实际仿真过程中需处理电磁场、流体场、温度场及动力学等多物理场之间的强耦合作用，各场间动态交互、相互制约，使得建模与求解复杂度极高。传统采用的三维结合一维仿真技术通常依赖离线数据交互模式，难以实时捕捉动态特性，容易引入仿真误差。而多物理场耦合的动态实时仿真本身实现难度大，上述因素相互叠加，导致EHA热仿真的精度、实时性与可靠性难以满足工程需求。

在关键部件的耦合建模方面，LI Y等人以飞机EHA轴向柱塞泵的阀板摩擦副为研究对象，围绕油膜的流场、温度场与结构应力变形场建立了高效的热流固耦合分析模型。ZHANG Jun-hui等人采用CFD-FEM耦合方法构建了电液系统热模型，借助CFD与FEM的优势提高了模型精度，但该方法仅适用于稳态温度场分析，未考虑结构参数对温度分布的影响，且未涉及瞬态热分析。HAN X等人面向炮塔火炮垂直运动控制用EHA，采用LPM建模与CFD方法构建了热耦合模型，兼具LPM模型的高效仿真能力与CFD技术的精细化分析能力。

值得关注的是，当前多物理场耦合研究在动态热耦合分析方面仍存在明显空白。XU J等人在聚焦航天航空用EHA的多物理场耦合研究中，精确计算了电机的电磁-热-流体多物理场性能，但同样未涉及多EHA协同运行的动态热耦合分析，这成为当前EHA热耦合建模领域的共性不足。

 

第四章 结论与展望

4.1 研究结论

本文从EHA运行特性出发，系统剖析了核心部件耦合产热机理，全面综述了现有温度场热仿真技术，并深入探讨了当前热仿真技术面临的核心挑战。主要研究结论如下：

（1）EHA产热机理与系统传热规律。详细分析了EHA系统的运行特性，同时明确了EHA各核心子部件的损耗产热机理与系统整体传热规律。电机为系统最大热源，在全工况下损耗占比超77%，其中铜损是绝对主导项（占电机总损耗的60%~70%）；液压泵为第二大热源，满负荷运行时热损耗约占系统总损耗的16%。从系统整体传热来看，电机与泵的产热占总损耗90%以上，主导系统温度场分布，热量通过热传导、热对流、热辐射在各部件间传递，经油液循环形成闭环传热路径，作动筒、蓄能器等次要部件仅对局部热特性产生微弱影响。

（2）EHA热仿真技术体系。当前EHA热仿真技术可分为数值方法、有限元方法与大模型方法三大类，共同构成从系统级估算到部件级精细化分析的完整技术体系。数值方法为基础：PLM适用于研发早期系统级温升快速评估，CVM适配稳态热特性分析与散热优化，LPM是系统级热分析最常用的方法。有限元方法（以CFD为代表）能精准表征元件内流场与温度场，为核心部件热优化提供数据支撑，但建模难度大、仿真效率低，不适用于整体系统。大模型方法为复杂场景提供了新路径，NN可捕捉非线性耦合关系，DT可实现热状态实时监控与全生命周期管理，是未来智能化热仿真的核心发展方向。

（3）核心挑战识别。系统泄漏的隐蔽性与动态性导致非线性建模难度大，泄漏与热行为之间的强耦合干扰形成恶性循环，传统固定泄漏系数假设难以覆盖泄漏过程中的随机波动。物性参数非线性与实际结构建模简化加剧仿真偏差，液压油黏性随温压非线性变化与电机电磁性能的非线性相互交织，导致热仿真计算易出现连锁偏差。多物理场耦合仿真的精度与实时性难以平衡，电磁场、流体场、温度场等多场强耦合使建模与求解复杂度极高，且在多EHA协同运行的动态热耦合分析方面仍存在研究空白。

 

4.2 研究展望

展望未来，EHA热仿真技术的发展将呈现以下趋势：

（1）数据驱动与机理融合的混合建模。传统机理模型（如LPM、CFD）与数据驱动方法（如NN）的深度融合将成为重要发展方向。北航王少萍团队提出的动态累积热耦合建模方法已展示了这一方向的巨大潜力——通过建立闭环迭代框架，在传统热网络模型基础上引入热累积效应和动态修正机制，显著提升了温度预测精度。未来，将物理模型作为先验知识嵌入神经网络架构，有望在保持可解释性的同时大幅提升非线性特性下的仿真精度。

（2）数字孪生驱动的全生命周期热管理。随着物联网传感技术与边缘计算能力的持续提升，EHA数字孪生系统将从概念验证走向工程实用。基于实时数据的虚拟映射可实现系统热状态的在线监控与故障预判，支撑从设计阶段到运行维护阶段的全生命周期热管理，显著提升EHA系统的可靠性。

（3）多EHA协同热耦合与系统级优化。在多电飞机等大型装备中，多个EHA单元往往协同工作，其热行为存在复杂的交互影响。当前研究多聚焦于单EHA单元，未来需关注多EHA系统协同运行时的动态热耦合机制分析，以及面向系统级热均衡的分布式热管理策略优化。

（4）面向极端工况的鲁棒热设计。针对深海高压、航空低温、高负载连续运行等极端工况，需要发展能够准确预测极端条件下系统热响应的高保真仿真模型，并结合新型冷却技术（如环路热管、热电转换冷却、相变材料等）开展鲁棒热设计。

综上所述，针对EHA热仿真面临的核心问题，依托NN、DT等大模型技术重构EHA系统内部的温度场，进而实现对系统温升规律、热源耦合效应的精准模拟及热故障预判，是推动EHA热仿真技术从经验化设计向数据驱动、虚实融合的智能化升级的核心技术路径。这一方向的发展将为航空航天、深海探测等高端领域的电静液作动器系统提供更高效、更可靠、更可控的热管理技术支撑。

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